神經網絡系統 SARPROP 算法 加入sa系數，收斂速度加快，收斂率也有所提高?？梢院蛡鹘yBP算法做比較。
資源簡介：神經網絡系統 SARPROP 算法 加入sa系數，收斂速度加快，收斂率也有所提高。可以和傳統BP算法做比較。
上傳時間： 2017-07-17
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資源簡介：神經網絡系統 quickprop算法 大幅提高運算速度，但收斂率有待提高?？梢院蛡鹘yBP做比較
上傳時間： 2014-12-05
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資源簡介：基于BP神經網絡的電機系統的波形控制 闡述了BP神經網絡模型和算法，建立了電流型交——交變頻同步電動機的波形控制神經網絡BP模型，并將計算結果與仿真結果作了比較。
上傳時間： 2013-12-26
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資源簡介：人工神經網絡系統的訓練 TRAIN BP算法存在局部極小點，收斂速度慢等缺點，改進的BP算法。
上傳時間： 2016-06-21
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資源簡介：神經網絡控制作為一種全新的智能控制方法,是解決非線性系統預測和控制問題的一種重要手段,受到了許多專家學者的廣泛關注,是目前國內外研究的熱點之一。本文著重研究前向神經網絡的學習算法,簡單探討了BP算法在逼近非線性系統中各個因素對系統的影響。
上傳時間： 2013-11-28
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資源簡介：神經網絡系統 BP,MGFPROP,SAMGFPROP, QUICKPROP, SARPROP 解決XOR問題收斂速度和收斂率的圖形比較(不同數量的weightfile和不同范圍的weight range)
上傳時間： 2014-01-14
上傳用戶：youlongjian0
資源簡介：采用將BP神經網絡的學習算法應用于PID控制中，使BP神經網絡與PID控制算法結合起來，通過吸收兩者的優勢，使系統具有自適應性。這樣系統可自動調節控制參數，更好地適應輸入變量的變化，提高控制性能和可靠性。本文從BP神經網絡的基本構成原理、學習規則和學習...
上傳時間： 2014-02-27
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資源簡介：神經網絡\原始對偶算法求解過指定頂點的最短路
上傳時間： 2014-08-19
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資源簡介：一個神經網絡小腦CMACmatlab算法例子
上傳時間： 2015-01-12
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資源簡介：神經網絡和遺傳算法組合應用
上傳時間： 2014-01-02
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資源簡介：神經網絡 MCP運算法
上傳時間： 2013-12-25
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資源簡介：神經網絡的遺傳算法的集合
上傳時間： 2013-12-12
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資源簡介：神經網絡和遺傳算法在水科學領域的應用
上傳時間： 2013-12-17
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資源簡介：神經網絡預測bp算法程序，可以對一組數據進行有效的預測
上傳時間： 2013-12-24
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資源簡介：神經網絡BP改進算法：對開發神經網絡BP算法的人員大有幫助
上傳時間： 2014-11-23
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資源簡介：神經網絡的HP算法，這是學習神經網絡的入門課程．
上傳時間： 2013-12-04
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資源簡介：神經網絡的HP算法，這是神經網絡入門的好程序
上傳時間： 2015-04-17
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資源簡介：該算法實現了神經網絡的遺傳算法，從簡單的角度出發，說明的算法
上傳時間： 2015-04-22
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資源簡介：該文件用ＭＡＴＬＡＢ實現了一個人工神經網絡的預測算法
上傳時間： 2015-05-03
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資源簡介：用神經網絡和遺傳算法解決tsp問題，先使用神經網絡訓練出較優個體，然后再進化，可以反其道而行，
上傳時間： 2013-12-27
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資源簡介：vc＋＋實現神經網絡的LMS算法，并可以自動選擇神經元個數
上傳時間： 2014-01-05
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資源簡介：神經網絡和遺傳算法的課件，有一定的參考價值。
上傳時間： 2013-12-21
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資源簡介：Matlab6[1].0版本中神經網絡工具箱訓練算法的使用與比較
上傳時間： 2015-07-21
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資源簡介：matlab的典型算法（包括神經網絡、遺傳算法、概率算法、模擬退火算法）
上傳時間： 2013-11-28
上傳用戶：CHENKAI
資源簡介：感知機分類算法用于文獻分類,基于BP神經網絡的基本算法
上傳時間： 2015-08-04
上傳用戶：氣溫達上千萬的
資源簡介：神經網絡的bp算法。學神經網絡的基礎經典算法，不用多說了
上傳時間： 2015-08-10
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資源簡介：本書從構造大規模人工神經網絡系統的角度討論了有關的系統理論和方法，主要內容包括人工神經網絡的分布系統論（熱力學方法）、信息論方法、基于信息幾何的神經場方法。這些內容對于進一步構造實用的大規模人工神經網絡，以及深入研究人工神經網絡和大規模分布...
上傳時間： 2015-08-14
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資源簡介：一個用matlab實現的神經網絡聚類算法源代碼。
上傳時間： 2015-09-09
上傳用戶：lingzhichao
資源簡介：用RBF人工神經網絡的智能算法,實現預測功能
上傳時間： 2013-12-09
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資源簡介：本文深入研究了 BP 神經網絡與遺傳算法理論，BP 神經網絡在應用過程中面臨 著網絡訓練時間長、容易陷入局部極小值、隱層節點數不易確定等缺點，為了有效 地克服 BP 網的困難，將遺傳算法與 BP 網絡有機地融合，使它們之間的相互補充增 強彼此的能力，從而...
上傳時間： 2015-10-03
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